Python有許多強(qiáng)大的金融數(shù)據(jù)分析庫，如Pandas, NumPy和Matplotlib等。Pandas提供了系列方便的數(shù)據(jù)操作方法，能夠快速對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和分析；NumPy則提供了高效的數(shù)值計(jì)算功能，為復(fù)雜的金融模型提供了可能；而Matplotlib則生成各種高質(zhì)量的圖表，幫助我司直觀地理解數(shù)據(jù)。

在金融科技咨詢服務(wù)中，Python的Scikit-Learn是個非常重要的工具。這是個用于機(jī)器學(xué)習(xí)的開源庫，包含了豐富的算法和工具，幫助我司構(gòu)建預(yù)測模型，提升業(yè)務(wù)決策的準(zhǔn)確性。Python有許多其他的工具庫，如BeautifulSoup和Scrapy等，幫助我司收集和處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

對于圖像處理，Python的OpenCV是個非常好的選擇。它提供了大量的圖像處理函數(shù)，包括基本的操作（如旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等）、特征提取、物體檢測等。Python的TensorFlow和Keras等深度學(xué)習(xí)框架提供了強(qiáng)大的圖像處理能力，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的圖像識別和分類任務(wù)。